Piksel Bazlı Yeni Yöntemlerle Düşük Aydınlıklı Görüntülerin İyileştirilmesi

Abstract

Düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme, görüntü işleme alanında önemli araştırma konularından biridir. Yetersiz aydınlatma koşullarında yakalanan görüntüler; düşük karşıtlık, renk bozulmaları ve yüksek gürültü gibi sorunlar sebebiyle hem insan algısında hem de bilgisayarlı görü uygulamalarında bozucu etkiler meydana getirmektedir. Bu bağlamda, düşük aydınlıklı görüntülerin iyileştirilmesi ileri görüntü işleme adımları açısından kritik öneme sahiptir. Buradan hareketle, herhangi bir renk bozulması ve gürültü artışı olmadan düşük aydınlıklı görüntülerin karşıtlık, aydınlatma ve detay bilgilerinin iyileştirilmesi hedeflenmektedir. Bu tez çalışması kapsamında 'Keskinleştirme-Yumuşatma Görüntü Filtresine Dayalı Yaklaşım', 'Metropolis Teoremine Dayalı Yaklaşım', 'Yeni Renk Kanalı Odaklı Fiziksel Aydınlatma Modeline Dayalı Yaklaşım', 'Uyarlanabilir Krominans Gama Düzeltmesine Dayalı Yaklaşım' olmak üzere dört farklı düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemler, teorik altyapıları ve kullanmış oldukları stratejiler açısından detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Literatürde sıklıkla kullanılan veri kümeleri üzerinde hem görsel hem nicel karşılaştırmalı analizleri yapılarak güçlü yönleri ve sınırlılıkları net bir biçimde ortaya konmuştur. Elde edilen bulgular, her senaryo için en iyi çözümün olmadığını, önerilen her yöntemin farklı düşük aydınlık senaryosunda ön plana çıktığını göstermektedir. Değerlendirme sonuçları, düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme probleminin sahne bağımlı bir yapısı olduğunu da göstermektedir. Bu sebeple, farklı uygulamalar için farklı yaklaşımların benimsenmesi gerektiği açıktır. Bu tez çalışması, düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme alanında önerilen yöntemleri kapsamlı bir şekilde analiz ederek güçlü yönlerini ve sınırlılıklarını ortaya koymaktadır. Aynı zamanda, düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme alanında ileride yapılması hedeflenen çalışmalara ışık tutmaktadır.

Low-light image enhancement is one of the most important research topics in the field of image processing. Images captured in low-light environments exhibit artifacts that affect both human perception and computer vision applications due to issues such as low contrast, color distortion, and severe noise. Therefore, low-light image enhancement plays a critical role in advanced image processing tasks. The aim of low-light image enhancement is to improve contrast, illumination, and detail information in low-light images without introducing color distortion or noise amplification. In this thesis, four different low-light image enhancement methods are proposed: 'Sharpening-Smoothing Image Filter based method', 'Metropolis Theorem based method', 'New Color Channel Driven Physical Lighting Model based method', and 'Adaptive Chrominance Gamma Correction based method'. The proposed methods are explained in detail with regard to their theoretical background and the strategies they employ. Comparative analyses, both visual and quantitative, are conducted on frequently used datasets in the literature to clearly demonstrate their strengths and limitations. The findings reveal that there is no universal optimal solution, and that each proposed method becomes more effective in different low-light scenarios. The evaluation results indicate that the low-light image enhancement problem is highly scene-dependent. Therefore, it is evident that different approaches should be adopted for different applications. This thesis comprehensively analyzes the proposed methods for low-light image enhancement, highlighting their strengths and limitations, and also provides insights into potential future work in this field.